一个文件如果小于128MB，则按照真实的文件大小独占一个数据存储块，存放到DataNode节点中。同时 DataNode一般默认存三份副本，以保障数据安全。...NameNode的内存数据将会存放到硬盘中，如果HDFS发生重启，将产生较长时间的元数据从硬盘读到内存的过程。...如果一个文件大于128MB，则HDFS自动将其拆分为128MB大小，存放到HDFS中，并在NameNode内存中留下其数据存放的路径。不同的数据块将存放到可能不同的DataNode中。...四、小文件的其它危害 小文件除了可能会撑爆NameNode。另一个是hive或者spark计算的时候会影响它的速度，因为spark计算时会将数据从硬盘读到内存，零碎的文件将产生较多的寻道过程。...2、如果于高于128M，甚至更大。会造成无法利用多DataNode的优势，数据只能从从一个DN中读取，无法实现多DN同时读取的速率优势。
ParallelCollectionPartition(id, i, slices(i))).toArray } parallelize实质是使用ParallelCollectionRDD.slice将数组中的数据进行切分...，并分配到各个分区中。...2.如果不指定默认分区数量，则默认分区数量为2，则会根据所有文件字节大小totalSize除以分区数量，得到的值goalSize，然后比较goalSize和hdfs指定分块大小（这里是128M）作比较，...以较小的最为goalSize作为切分大小，对每个文件进行切分，若文件大于大于goalSize，则会生成该（文件大小/goalSize）个分区，如果文件内的数据不能除尽则分区数会+1，则为（fileSize...3.如果指定分区数量大于等于2，则默认分区数量为指定值，生成实际分区数量规则任然同2中的规则一致。 总之：文件总大小除以分区数，大于分块大小，则与分块大小相关，否则以得到的商相关。
如果这个值调整的太大可能会导致大量的Task，大量的Task就意味着Task调度开销以及资源调度开销（如果开启了动态资源）。 另外，如果这个Stage最后要输出，也会造成大量的小文件存在hdfs上。...大量的小文件就意味着集群的namenode需要承受更大的压力 如果这个值调整的太小，就会导致每个Task处理的数据量变大，可能会导致OOM的问题。...比如保证Kafka的各个partition数据均衡，读取一个目录时，保证下面的文件大小是均衡的等等 如果是shuffle partition，可以通过调整shuffle partition数量来避免某个...开启自动处理数据倾斜后，在执行过程中，spark会自动找出那些出现倾斜的partiiton，然后用多个task来处理这个partition，之后再将这些task的处理结果进行union。...如果一个 Partition 的大小大于 spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold 的同时大于各 Partition 大小中位数与该因子的乘积，或者行数大于
但是对于流数据湖用例来说，可能每次都只会写入很少的数据，如果不进行特殊处理，这可能会导致大量小文件。...Hudi 会尝试将文件大小保持在此配置值; hoodie.parquet.small.file.limit：文件大小小于这个配置值的均视为小文件； hoodie.copyonwrite.insert.split.size...如果你想关闭自动文件大小功能，可以将 hoodie.parquet.small.file.limit 设置为0。 举例说明 假设下面是给定分区的数据文件布局。...，假设更新会增加文件的大小，会导致文件变大。...步骤四：一旦所有小文件写到最大容量，并且如果还有未分配的插入，就会创建新的文件组/数据文件，并把剩下的数据写到这些新创建的文件组/数据文件中。
因此，如果只看一眼基本文件，那么存储布局看起来就像是写时复制表的副本。 定期压缩过程会从增量日志中合并这些更改，并生成基础文件的新版本，就像示例中10:05发生的情况一样。...批量插入提供与插入相同的语义，但同时实现了基于排序的数据写入算法，该算法可以很好地扩展数百TB的初始负载。但是，相比于插入和插入更新能保证文件大小，批插入在调整文件大小上只能尽力而为。...将此设置为大于0的值，将包括在fromCommitTime之后仅更改指定提交次数的记录。如果您需要一次赶上两次提交，则可能需要这样做。...通常，您的spark作业需要依赖hudi-spark或hudi-spark-bundle-x.y.z.jar， 它们必须位于驱动程序和执行程序的类路径上（提示：使用--jars参数）。...Hudi写入的性能/最大延迟 写入Hudi的速度在写入操作以及在调整文件大小做了权衡。
小文件合并综述 1.1 小文件表现 不论是Hive还是Spark SQL在使用过程中都可能会遇到小文件过多的问题。...小文件过多最直接的表现是任务执行时间长，查看Spark log会发现大量的数据移动的日志。我们可以查看log中展现的日志信息，去对应的路径下查看文件的大小和个数。...在spark官方的推荐文档中，parquet格式的文件推荐大小是128MB，小于该大小的均可以称之为小文件，在实际的工作，往往小文件的大小仅仅为几KB，表现为，可能文件大小为几百MB，但是文件个数可能到达了几十万个...同时该文件所存放的位置也写入到NameNode的内存中，如果有Secondary NameNode高可用节点，也可同时复制一份过去。...NameNode的内存数据将会存放到硬盘中，如果HDFS发生重启，将产生较长时间的元数据从硬盘读到内存的过程。
但是对于分区字段的值发生了修改，如果还是使用普通的布隆索引会导致在当前分区查询不到当成新增数据写入Hudi表。这样我们的数据就重复了，在很多业务场景是不被允许的。...在左关联操作中与普通布隆索引不同的是，如果分区发生了变更，默认情况下会修改HoodieKey 中的partitionPath,数据是不会写到变更后的分区路径下，而是会重写到之前的分区路径下，但是数据的内容还是会更新...Spark 内存索引当前是用来测试的索引。 2.4.7 索引的选择 普通索引：主要用于非分区表和分区不会发生分区列值变更的表。当然如果你不关心多分区主键重复的情况也是可以使用。...对于COW会根据位置信息中fileId 重写parquet文件，在重写中如果数据是更新会比较parquet文件的数据和当前的数据的大小进行更新，完成更新数据和插入数据。...hoodie.record.size.estimation.threshold 默认为1： 数据最开始的时候parquet文件没有数据会去用默认的1kb预估一条数据的大小，如果有fileid的文件大小大于
2.如果不指定默认分区数量，则默认分区数量为2，则会根据所有文件字节大小totalSize除以分区数量，得到的值goalSize，然后比较goalSize和hdfs指定分块大小（这里是128M）作比较，...以较小的最为goalSize作为切分大小，对每个文件进行切分，若文件大于大于goalSize，则会生成该（文件大小/goalSize）个分区，如果文件内的数据不能除尽则分区数会+1，则为（fileSize...3.如果指定分区数量大于等于2，则默认分区数量为指定值，生成实际分区数量规则任然同2中的规则一致。 总之：文件总大小除以分区数，大于分块大小，则与分块大小相关，否则以得到的商相关。 2....窄依赖的RDD直接可以直接归结为一个pipeline, 分区内的计算可以发生在一台机器上，多个分区可以并发的执行，上一个rdd的分区计算完成后，将结果缓存在内存中，子RDD可以直接使用。...进行 key.hascode%numpartitions 计算,得到的数值会放到对应的分区中，这样能较为平衡的分配数据到partition。
： option("numPartitions", 10) 在这里，除了可以指定分区外，还可以设置上界和下界，任何小于下界的值都会被分配在第一个分区中，任何大于上界的值都会被分配在最后一个分区中。...同理所有大于 500 的数据被分配在 9 分区，即最后一个分区。...parquet").mode("overwrite") .bucketBy(numberBuckets, columnToBucketBy).saveAsTable("bucketedFiles") 8.5 文件大小管理...同时数据文件也不能过大，否则在查询时会有不必要的性能开销，因此要把文件大小控制在一个合理的范围内。 在上文我们已经介绍过可以通过分区数量来控制生成文件的数量，从而间接控制文件大小。...Spark 2.2 引入了一种新的方法，以更自动化的方式控制文件大小，这就是 maxRecordsPerFile 参数，它允许你通过控制写入文件的记录数来控制文件大小。
小文件解决思路 通常能想到的方案就是通过Spark API 对文件目录下的小文件进行读取，然后通过Spark的算子repartition操作进行合并小文件，repartition 分区数通过输入文件的总大小和期望输出文件的大小通过预计算而得...Hudi小文件处理 Hudi会自管理文件大小，避免向查询引擎暴露小文件，其中自动处理文件大小起很大作用 在进行insert/upsert操作时，Hudi可以将文件大小维护在一个指定文件大小 hudi 小文件处理流程...//算出数据文件大小 - 小文件 就是剩余可以写入文件大小， 除以平均记录大小就是插入的记录行数 long recordsToAppend = Math.min((...的Partitioner, hudi在写入的时候会利用spark 自定分区的机制优化记录分配到不同文件的能力, 从而达到在写入时不断优化解决小文件问题....：小于该大小的文件均被视为小文件； hoodie.copyonwrite.insert.split.size：单文件中插入记录条数，此值应与单个文件中的记录数匹配（可以根据最大文件大小和每个记录大小来确定
支持大文件− ExFAT 能够容纳大于 4 GB 的单个文件，这是其优于 FAT32 的主要优势之一。FAT32 中的最大文件大小为 4 GB，这在处理大型媒体文件、高清电影和光盘图片时可能会不方便。...Microsoft 为旧版本的 Windows 提供 ExFAT 驱动程序，从而实现更好的跨平台兼容性。...FAT32 中的簇大小根据分区大小而变化；但是，它通常在 4 KB 到 32 KB 之间。 最大文件大小− FAT32 能够容纳更大的文件大小，这是它相对于 FAT16 的主要优势之一。...FAT16 的最大文件大小限制为 2 GB，这可能会限制某些程序，尤其是当媒体文件大小增加时。FAT32 中的最大文件大小约为 4 GB，允许更大的多媒体文件和程序。...PB 的分区 支持高达 2 TB 的分区 目录结构 简单且易于实现 简单、直接 文件大小限制 支持大于 4 GB 的文件 文件大小限制为 4 GB 以下 文件名支持 支持长文件名（255 个字符） 支持短文件名
当我们运行任何Spark应用程序时，会启动一个驱动程序，它具有main函数，并且此处启动了SparkContext。然后，驱动程序在工作节点上的执行程序内运行操作。...batchSize - 表示为单个Java对象的Python对象的数量。设置1以禁用批处理，设置0以根据对象大小自动选择批处理大小，或设置为-1以使用无限批处理大小。...在这个例子中，我们将计算README.md文件中带有字符“a”或“b”的行数。那么，让我们说如果一个文件中有5行，3行有字符'a'，那么输出将是→ Line with a：3。字符'b'也是如此。...注 - 我们不会在以下示例中创建任何SparkContext对象，因为默认情况下，当PySpark shell启动时，Spark会自动创建名为sc的SparkContext对象。...RDD也具有容错能力，因此在发生任何故障时，它们会自动恢复。
通过val rdd1=sc.textFile(文件) 如果这个文件大小的block个数小于等于2，它产生的rdd的分区数就是2 如果这个文件大小的block个数大于2，它产生的rdd的分区数跟文件的block...分区函数的作用：它是决定了原始rdd的数据会流入到下面rdd的哪些分区中。...，这里涉及到数据的本地性和数据位置最优 spark后期在进行任务调度的时候，会优先考虑存有数据的worker节点来进行任务的计算。...如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是读取指定文件系统中的数据，如果RDD是通过其他RDD转换而来，则compute函数是执行转换逻辑将其他RDD的数据进行转换。 ?...3.4 缓存 如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算
disconnect断开驱动程序与设备的连接。 drivers 显示驱动程序列表。 drvcfg 调用驱动程序配置协议。 drvdiag 调用驱动程序诊断协议。...setsize 设置文件的大小。 touch 使用当前时间更新文件(或目录)的时间。 类型 显示文件内容。 vol 显示文件系统的卷信息。....这些命令通常是用来进行文件和文字 … 在程序中执行shell命令 在linux系统下的操作中我们会经常用到shell命令来进行,一开始学习进程的时候对于shell命令也进行了思考,认为shell命令就是一个进程的外壳...(1)如果你希望打印 !,那就不要将其放入双引号中,或者你可以通过转义字符转义(2)echo ‘hello world!’...灵活:任意对象都可以,类型由C … 001Spark文件分析测试 使用spark-1.4.1-bin-hadoop2.6进行处理,测试文件大小为3G, 测试结果: 1:统计一个文件中某个字符的个数 scala
如果使用随机Partitioner，则每条消息会随机发送到一个Partition中，从而从概率上来讲，各Partition间的数据会达到平衡。...另外，对于不可切分的压缩文件，即使压缩后的文件大小一致，它所包含的实际数据量也可能差别很多，因为源文件数据重复度越高，压缩比越高。...由于上述gzip压缩文件大小为25.3MB，小于128MB的Split大小，不能证明gzip压缩文件不可切分。...如果gzip压缩文件可切分，则所有Split/Partition大小都不会远大于12。...如果改变并行度，后续Stage的并行度也会默认改变，可能会影响后续Stage。 劣势 适用场景有限，只能将不同Key分散开，对于同一Key对应数据集非常大的场景不适用。
Executor进程的内存，Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能。...也就是说，DStream并行度是分区数的函数。该分区数取决于依赖关系类型：跨过DStream时如果落在窄依赖区，分区数保持不变，但经过shuffle区由于宽依赖的缘故，这个分区数会发生改变。 ?...shuffle的分区数由 spark.default.parallelism决定，或者如果 spark.default.parallelism未设置，则由构成父DStream的RDD中的最大分区数决定。...2.3 内存 RDD基于内存计算，在内存中缓存所有内容，会给堆和垃圾收集器增加很大压力。如果应用程序的堆空间不足，可以增加 spark.executor.memory。...如果应用程序使用大量的堆外内存，那么应该增加这个因子。 一般来说，增加堆大小或堆外内存属于最后才会考虑的操作。我们首要的目标是减少应用程序的内存占用。下面介绍实现这一目标的三种方法。
此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。...组成一个split；HYBRID策略为：当文件的平均大小大于hadoop最大split值（默认256M）时使用ETL策略，否则使用BI策略。...=10485760（10M），有效减少map输入端倾斜spark.hadoopRDD.targetBytesInPartition=67108864; (平台设置为：1M) 合并文件大小为64M方案优缺点...解决方案：在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。...-- 大表小表判断的阈值，如果表的大小小于该值25Mb，则会被判定为小表。
用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。 Spark 中的第二个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。...在本地模式下，在某些情况下，foreach 函数实际上将在与驱动程序相同的 JVM 中执行，并将引用相同的原始计数器，并且可能会实际更新它。 为了确保在这些场景中定义明确的行为，应该使用累加器。...但是，这可能会导致驱动程序耗尽内存，因为 collect() 将整个 RDD 获取到单个机器； 如果只需要打印 RDD 的几个元素，更安全的方法是使用 take()：rdd.take(100).foreach...这样做是为了避免在 shuffle 期间节点发生故障时重新计算整个输入。 如果他们打算重用它，我们仍然建议用户在生成的 RDD 上调用persist。...对于仅在操作内部执行的累加器更新，Spark 保证每个任务对累加器的更新只会应用一次，即重新启动的任务不会更新值。 在转换中，用户应注意，如果重新执行任务或作业阶段，每个任务的更新可能会应用多次。
在这篇文章中，我们将讨论自那以后发生的变化，并看看如何使用HoodieClusteringJob和DeltaStreamer实用工具来设置异步clustering。...SparkSizeBasedClusteringPlanStrategy:它根据基本文件的小文件限制选择文件片，并创建clustering组，每个组的最大文件大小为允许的最大文件大小。...最大大小可以使用这个配置来指定。 这种策略对于将中等大小的文件拼接到更大的文件中，以减少大量文件在冷分区上的传播非常有用。...当使用此配置进行clustering时，用户可以指定要对数据进行排序的列。 除此之外，我们还可以为clustering生成的parquet文件设置最大文件大小。...如果某个文件组在集群期间有更新，那么它将拒绝更新并抛出异常。 然而，在某些用例中，更新非常稀疏，并且不涉及大多数文件组。 简单地拒绝更新的默认策略似乎不公平。
一个执行者可以使任务失败，留下部分数据文件被写入，在这种情况下，Spark 会重试该任务，直到它成功。...当启用推测执行时，也可以多次成功尝试将相同的数据写入不同的文件，最终只有一次会交给 Spark 驱动程序进程进行提交。...如果没有这样的标记来跟踪每次提交的数据文件，我们必须列出文件系统中的所有文件，将其与时间线中看到的文件相关联，然后删除属于部分写入失败的文件。...我们通过将最大 parquet 文件大小设置为 1MB 并将并行度设置为 240 来配置写入操作以同时生成大量数据文件。...请注意，在生产中不太可能将最大 parquet 文件大小设置为 1MB，这样的设置是 仅用于评估有关标记机制的性能。
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